这只老鼠已经学会了自己玩FPS游戏，准确度不输训练场的职业玩家。你见过可以自动瞄准并“准确命中”而不被封禁的FPS秘籍吗？现在，真的有一位年轻的CMU研究生在FPS游戏中将鼠标变身为“狙击手”！在其上安装四个轮子后，鼠标可以根据CV算法的反馈自动瞄准，实现一发狙击。在此之前，虽然有一些实体插件，但自动化程度不够高，无法让鼠标自己移动和射击。如果选择第三方软件修改等插件，很容易被直接封禁。思前想后，这位小哥开发了一款可以自己瞄准目标的FPS物理插件。目前，训练场AimLab的成绩已经超越了部分FPS职业选手——人类FPS高手平均在8万~9万分左右??。并且得到了110000+的积分。有网友看完后表示“不简单”：对于写过代码的人来说，这并不像听起来那么容易。那么他具体是怎么做到的呢？鼠标变身“狙击手”为了让鼠标“学会”瞄准，小哥首先为鼠标设计了一个底盘。在他的设想中，底盘应该可以随鼠标灵活移动。原理大致是这样的：经过思路的展开，底盘最终采用了四个全向轮和相应的控制电机。简单来说，全方位全向轮可以让机器人在任何方向灵活移动，包括直接直线行走等，而这些轮子是由不同的电机控制的。实现了基本的移动操作后，通过计算机视觉算法让它学会“自己寻找猎物”。我写了一个基于OpenCV的Python目标检测算法，训练它根据目标的位置快速瞄准对应的目标：从视觉数据反馈到运行，我用了一个PID控制算法让机器人学会寻找目标最近距离本身。“射击点”在指定时间内瞄准更多物体：当瞄准物体时，机器人会自动触发鼠标的“点击”动作，完成自动射击。在测试中，不止一些职业选手，为了加强这个机器人的能力，我在一个叫做AimLab的第一人称射击游戏模拟器中训练它。目前很多专业的FPS玩家都会在AimLab进行训练，其中还包括各种类型的射击任务，比如人形移动靶子、飞行靶子等。我哥训练的“鼠标机器人”主要针对的是射击彩球，其中视觉算法自动找到彩球，然后机器人跟进瞄准射击。经过两个月的算法调试，终于训练出了满意的机器人。目前我在AimLab中拿到了118494的最高分，超越了很多专业FPS玩家。△职业选手发布了自己的分数，但还没有打破AimLab的最高记录（146902分）。还有一个原因就是在挑战最高分的过程中，它的底盘因为速度过快烧毁了一个电机，无法再次挑战最高分（手动狗头）。开发这个物理插件的小哥叫KamalCarter。他毕业于CMU，获得学士学位。他目前正在CMU攻读硕士学位。他还在HEBIRobotics工作，这是一家由HowieChoset教授创立的公司。据我哥说，他高中时就开始玩机器人，目前的研究兴趣是机械设计和CAD。有网友对此进行调侃，称这机器人配更好的鼠标；不过也有网友认为，小哥有这样的能力，应该做点有用的事情，而不是去搞这些体力外挂。所以你怎么看？OpenCV视觉算法教程：https://docs.opencv.org/4.x/df/d9d/tutorial_py_colorspaces.html
